[發(fā)明專利]一種GPU并行加速的包絡(luò)對齊快速實(shí)現(xiàn)方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110200742.9
• 申請日: 2021-02-23
• 公開（公告）號: CN112991140B
• 公開（公告）日: 2022-11-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周峰;袁萬里;劉磊;白雪茹;石曉然;樊偉偉
• 申請（專利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T1/20
• 分類號: G06T1/20
• 代理公司: 西安睿通知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 61218
• 代理人: 惠文軒

1.一種GPU并行加速的包絡(luò)對齊快速實(shí)現(xiàn)方法，距離壓縮后的目標(biāo)回波數(shù)據(jù)從計(jì)算機(jī)內(nèi)存?zhèn)鬏斨罣PU進(jìn)行包絡(luò)對齊處理，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，設(shè)距離壓縮后的目標(biāo)回波數(shù)據(jù)的方位向回波次數(shù)為M，距離向采樣點(diǎn)數(shù)為N；則在GPU全局內(nèi)存分別開辟大小為M×N×2×4個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù)存儲區(qū)D，大小為k×M×N×2×4個(gè)字節(jié)的數(shù)據(jù)存儲區(qū)S和H；D內(nèi)存儲距離壓縮后的目標(biāo)回波數(shù)據(jù)，即距離圖像域數(shù)據(jù)Y；

其中，GPU中以float類型進(jìn)行運(yùn)算；k為插值倍數(shù)；

步驟2，對距離圖像域數(shù)據(jù)Y進(jìn)行IFFT變換得到對應(yīng)距離數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)，再對該距離數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理和FFT變換，得到差值后的回波數(shù)據(jù)Z，采用絕對值核函數(shù)計(jì)算Z的絕對值，得到數(shù)據(jù)Q，Q存儲于存儲區(qū)S；

其中，GPU中每個(gè)block對應(yīng)處理一次回波數(shù)據(jù)，M個(gè)block并行進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，每個(gè)block內(nèi)至少包含N個(gè)線程，；

步驟3，隨機(jī)選取數(shù)據(jù)Q的某次回波作為包絡(luò)粗對齊的基準(zhǔn)包絡(luò)，利用GPU并行架構(gòu)，將其余回波Q_i和基準(zhǔn)包絡(luò)并行執(zhí)行互相關(guān)操作，計(jì)算每次回波對應(yīng)的包絡(luò)偏移量；據(jù)此對每次回波Y_i進(jìn)行平移校正處理，得到校正后回波數(shù)據(jù)，并以此更新存儲區(qū)D內(nèi)的存儲數(shù)據(jù)Y，實(shí)現(xiàn)其余回波與基準(zhǔn)包絡(luò)的粗對齊；

步驟4，對校正后的回波數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理和FFT，得到校正后距離圖像域回波數(shù)據(jù)，即新的Z值，并以該新的Z值更新存儲區(qū)S內(nèi)的存儲數(shù)據(jù)Q；每個(gè)block并行對新的Z值求絕對值，得到數(shù)據(jù)F，將其存儲于存儲區(qū)H；

步驟5，對當(dāng)前包絡(luò)對齊結(jié)果F沿方位向求平均，得到平均包絡(luò)，并將其作為新的基準(zhǔn)包絡(luò)，計(jì)算該新的基準(zhǔn)包絡(luò)的熵值；GPU并行對粗校準(zhǔn)后的每次回波數(shù)據(jù)F_i分別與新的基準(zhǔn)包絡(luò)進(jìn)行互相關(guān)操作，并計(jì)算新的包絡(luò)偏移量；據(jù)此對每次回波數(shù)據(jù)Y_i進(jìn)行當(dāng)前次的包絡(luò)平移校正，得到當(dāng)前次校正回波數(shù)據(jù)。

步驟6，對當(dāng)前次校正回波數(shù)據(jù)依次進(jìn)行插值處理和FFT，得到當(dāng)前次校正的距離圖像域回波數(shù)據(jù)，并以該數(shù)據(jù)更新存儲區(qū)S的存儲數(shù)據(jù)Z；每個(gè)block并行對該數(shù)據(jù)Z求絕對值，以求得的當(dāng)前次絕對值更新數(shù)據(jù)F；

步驟7，迭代執(zhí)行步驟5-步驟6，直至滿足迭代終止條件，對迭代終止時(shí)的回波數(shù)據(jù)Y做距離向的FFT，轉(zhuǎn)換成距離圖像域數(shù)據(jù)，即為包絡(luò)對齊之后的數(shù)據(jù)；將其輸出觀測目標(biāo)的回波包絡(luò)對齊結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的GPU并行加速的包絡(luò)對齊快速實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，當(dāng)目標(biāo)轉(zhuǎn)角較小時(shí)，即散射中心在相干積累時(shí)間內(nèi)不發(fā)生越距離單元徙動，將整塊回波數(shù)據(jù)直接應(yīng)用于上述步驟1-7實(shí)現(xiàn)包絡(luò)對齊；當(dāng)目標(biāo)轉(zhuǎn)角較大時(shí)，即散射中心存在各向異性變化或越距離單元徙動現(xiàn)象，將回波數(shù)據(jù)先進(jìn)行分段處理，使每段回波數(shù)據(jù)中目標(biāo)的轉(zhuǎn)角較小，再將每段數(shù)據(jù)分別應(yīng)用于上述步驟1-7進(jìn)行包絡(luò)對齊。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的GPU并行加速的包絡(luò)對齊快速實(shí)現(xiàn)方法，其特征在于，所述對距離圖像域數(shù)據(jù)Y進(jìn)行IFFT變換得到對應(yīng)距離數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)，再對該距離數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理和FFT變換，具體步驟為：

(2.1)GPU中block數(shù)目大于回波數(shù)目M，單個(gè)block內(nèi)的所有線程并行執(zhí)行；先將Y做IFFT，變換到距離數(shù)據(jù)域，再通過并行賦值給X，存儲在數(shù)據(jù)存儲區(qū)S，具體過程如下：

Y＝CUDA_IFFT(Y)

X＝[0 Y 0]

其中，0是行數(shù)為M、列數(shù)為(k-1)×N/2的全零矩陣，X為插值后的數(shù)據(jù)，即距離數(shù)據(jù)域數(shù)據(jù)，X的行數(shù)為M、列數(shù)為k×N；CUDA_IFFT為基于GPU的IFFT并行計(jì)算方法；

(2.2)所有block以及各個(gè)block內(nèi)部的所有線程并行執(zhí)行，其中在第i個(gè)block計(jì)算第i次回波的FFT，得到數(shù)據(jù)Z，該數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)存儲區(qū)S，將X覆蓋，Z為距離圖像域數(shù)據(jù)：

Z＝CUDA_FFT(X)。